On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques.
Distribution de PoissonStatistiques
#2
Quels outils statistiques sont utilisés ?
Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse.
Tests statistiquesAnalyse de données
#3
Quand utiliser la loi de Poisson ?
Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies.
Événements raresModélisation statistique
#4
Quels sont les critères d'application ?
Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps.
IndépendanceTaux d'événements
#5
Comment vérifier l'adéquation du modèle ?
On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson.
Modèle statistiqueAnalyse de variance
Symptômes
5
#1
Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?
On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné.
SymptômesÉvénements de santé
#2
La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie.
ÉpidémiesPrévision
#3
Quels événements sont souvent analysés ?
Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés.
Admissions hospitalièresInfections nosocomiales
#4
Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?
Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période.
DécèsDémographie
#5
Quels types de maladies sont concernés ?
Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées.
Maladies infectieusesAccidents
Prévention
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?
Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention.
PréventionRisque
#2
Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives.
Prédiction d'épidémiesInterventions préventives
#3
Quels événements préventifs sont modélisés ?
On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation.
VaccinationSensibilisation
#4
Comment évaluer l'impact des campagnes ?
On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention.
Impact des campagnesAnalyse comparative
#5
Quels facteurs influencent la prévention ?
Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs.
Taux de vaccinationAccès aux soins
Traitements
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables.
Efficacité des traitementsÉvénements indésirables
#2
Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?
Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés.
Ajustement thérapeutiqueRésultats cliniques
#3
Comment évaluer les effets secondaires ?
On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques.
Effets secondairesEssais cliniques
#4
La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?
Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares.
Recherche médicaleImpact des traitements
#5
Quels traitements sont souvent analysés ?
Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés.
Maladies infectieusesInterventions chirurgicales
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent être modélisées ?
On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires.
ComplicationsInfections post-opératoires
#2
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque.
Analyse de fréquenceFacteurs de risque
#3
Peut-on prédire des complications avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement.
PrédictionPopulation spécifique
#4
Quels types de complications sont souvent étudiés ?
Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés.
Complications chirurgicalesEffets indésirables
#5
Comment réduire les complications ?
On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins.
Réduction des risquesProtocoles de soins
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?
Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés.
Facteurs de risqueAntécédents médicaux
#2
Comment identifier les facteurs de risque ?
On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares.
ÉpidémiologieAnalyse de données
#3
Les comportements influencent-ils les résultats ?
Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements.
Comportements de santéTabagisme
#4
Quels facteurs environnementaux sont considérés ?
Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse.
PollutionAccès aux soins
#5
Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?
Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention.
Politiques de santéStratégies de prévention
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Infections caused by antimicrobial-resistant bacteria are a significant cause of death worldwide, and carbapenemase-producing bacteria are the principal agents. New Delhi metallo-beta-lactamase-1 prod...
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This study aimed to investigate the clinical and laboratory as well as radiological features of spondyloarthritis (SpA) patients with thrombocytosis and to explore risk factor for thrombocytosis in Sp...
A total of 145 patients with SpA were included in this study, and non-thrombocytosis was identified in 76 patients while thrombocytosis was found in 69 patients, 38 out of the 69 patients received ant...
The proportion of hip involvement (60.86% vs 36.84%, p = 0.004), bath ankylosing spondylitis disease activity index score (4.24 ± 0.55 vs 3.69 ± 0.67, p < 0.001), erythrocyte sedimentation rate (62.22...
SpA patients with thrombocytosis have a higher proportion of hip involvement and disease activity compared to non-thrombocytosis SpA patients. The potential risk factors for thrombocytosis in SPA pati...
Recent studies of the vaginal microbiome have led to a better understanding of the microbiota and interactions with the host environment, however the role of the vaginal microbiome in vestibulodynia r...
This study aims to investigate and examine differences in the bacterial and fungal microbiome among patients with vestibulodynia and healthy controls....
A case-control study was conducted examining the vaginal microbiome of 29 patients with vestibulodynia and 26 controls through Stony Brook University Obstetrics and Gynecology ambulatory clinic. Exclu...
Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis effect size (LefSe) were used to identify differences in relative abundance of operational taxonomic units (OTUs) for the vaginal mi...
Lactobacillus species were dominant amongst both cases and controls. PCA of 16S and ITS OTUs did not show significant differences in microbiome composition between vestibulodynia patients and controls...
Additional studies are needed to further assess the clinical significance of these findings....
Strengths of this study include ITS amplicon sequence analysis for fungal species diversity. Limitations of this study include small sample size and lack of racial diversity....
Our study did not find significant differences in composition or diversity between the vaginal microbiomes of cases of vestibulodynia and controls; however, the data suggests differences in abundance ...
Varied reports suggest a contentious relationship of bladder malignancy with pioglitazone in patients with type 2 diabetes....
To study an association (prevalence and predictors) of bladder malignancy with pioglitazone therapy in Asian-Indian type 2 diabetes patients....
In this observational multicenter study, type 2 diabetic patients attending out-patient diabetes-clinic were evaluated. A detailed history of anti-diabetic medication, dose, duration, pioglitazone usa...
A total of 8000 patients were screened out of which 1560 were excluded. Among 6440 included patients, 1056 (16.3%) patients were in group A and 5384 (83.6%) group B. Patients on pioglitazone were olde...
Pioglitazone use in Asian-Indians is not associated with an increased bladder cancer risk. However, pioglitazone should be restricted in individuals with history of hematuria. Age more than 58 years i...
Multiple chemical sensitivity (MCS) is a chronic condition characterized by the appearance of symptoms caused by exposure to chemical compounds that are tolerable for the general population. It mainly...
Stroke is the leading cause of mortality in China. DNA methylation has essential roles in multiple diseases, but its association with stroke was barely studied. We hereby explored the association betw...
The association was discovered in a hospital-based case-control study (cases/controls = 190:190) and further validated in a prospective nested case-control study including 139 cases who developed stro...
In our study, altered HTRA1 methylation was associated with stroke at clinical and preclinical stages and thus may provide a potential biomarker in the blood for the risk evaluation and preclinical de...